Tronche de Tech

#54 - Claire Gouze - Touche pas Ă  ma data


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Mes 2 pires angoisses de CTO :

🚹 une alerte de monitoring en pleine nuit

👉 un data scientist (comme Claire 👇) qui me demande :

”Je peux avoir accùs à la base de prod stp 🙏 ?”

Ça, c’est le dĂ©but des ennuis.

Parce que ce scĂ©nario je l’ai vu


Trop de fois.

La data, bien sĂ»r, c’est le nerf de la guerre.

Le business.

Le produit.

Le marketing.

Tout le monde la veut.

Mais c’est les devs qui l’ont.

Et qui la gardent, jalousement, dans leur base de donnée de production.

Un beau matin, arrive le fameux “data scientist”.

Recruté pour faire parler cette data.

Permettre de mieux piloter la boite.

Objectif ĂŽ combien louable au demeurant.


Il lance alors sa premiĂšre requĂȘte SQL pour calculer

”Le panier moyen journalier de chaque client sur les 5 derniĂšres annĂ©es”


Et là


C’est le drame. 😳


Pendant que la requĂȘte est en train de tourner depuis 15mn, les tĂ©lĂ©phones du service client commencent Ă  sonner plus qu’à l’accoutumĂ©e.


”Euh, y’a quelqu’un qui a touchĂ© Ă  la prod ?

Apparemment, y’a plus rien qui marche.”


Le temps que les devs se mettent en ordre de bataille et qu’ils remontent la piste


La requĂȘte se termine.

Tout revient Ă  la normale.


”Bon, bizarre, on creusera si ça se reproduit đŸ€·â€


😅


Ce scĂ©nario, c’est le lot de plein de start-ups avant qu’elles ne mettent en place une infrastructure data saine.

Un bon “data pipeline”.

Un outil clĂ© pour qui veut piloter la croissance d’une boĂźte tech.


Justement, Claire connait ce sujet par coeur.

Parce qu’elle l’a fait pour des dizaines de start-up.

Et finalement c’est loin d’ĂȘtre aussi compliquĂ© qu’on le pense.


Dans ce épisode, Claire Gouze m'explique exactement comment faire.

Mais pas que !


On a aussi parlé de :

  • comment prĂ©dire la croissance des tomates ? đŸ€”
  • comment on rentre au Y combinator, le plus grand incubateur de startup au monde
  • Nao, l’IA qu’elle est en train de crĂ©er pour devenir le “cursor des data scientists”


Bonne Ă©coute 🎧


PS : dites-nous ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)


Notes de l'épisode :

  • j'ai plusieurs fois dit "GCP" lĂ  oĂč je voulais dire "BigQuery" (mais vous ĂȘtes intelligents, vous aviez compris 😉)


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Retrouvez Claire Gouze sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/claire-gouze

Nao, le "cursor" des data scientists (et accessoirement la boite de Claire !) : https://getnao.io/


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Je suis Mathieu Sanchez, CTO d'Acasi, et pour me suivre, c'est principalement sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/


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